基于云空间分布的遥感影像应用场景评估方法

当前云覆盖遥感影像的可用性筛选方法,通常仅考虑总体云量覆盖率,易导致影像利用率低的问题。文章提出一种云空间分布的遥感影像应用场景评估方法:首先采用光谱阈值法提取初始云区范围,并利用数学形态学方法优化初始云区范围;然后利用地理国情监测数据作为云下地表覆盖先验数据,结合云区检测范围,以单景遥感影像为单位,得到影像的可视云下地类图和云遮挡、云区连片度指标;最后结合定性和定量的评价指标,综合评估得到单景影像的优势应用场景。文章以两景不同地区的"高分"系列卫星数据对该方法进行实验,结果表明:该方法为影像筛选提供了多维度云遮挡评价指标,能够有效评估单景遥感影像的优势应用场景,可以有效地提升云覆盖遥感影像的利用率。     

基于几何定位一致性的星载多光谱影像配准精度分析

多光谱影像波段配准是高分辨率光学遥感卫星多光谱相机数据预处理的关键环节,其配准精度直接影响影像产品的融合、解译等应用。文章首先从理论上深入分析了影响基于几何定位一致性多波段配准方法精度的因素,然后利用"资源三号"(ZY-3)卫星多光谱相机影像数据,并结合像方配准方法进行了对比实验验证。实验结果表明,当平台无震颤或存在微小震颤时,基于几何定位一致性多波段配准方法精度优于0.2像元,能满足高分辨率遥感卫星多光谱影像高精度配准需求。     

资源三号卫星廊坊地区遥感数据的融合处理

本文以资源三号卫星河北省廊坊地区2A级全色遥感影像和多光谱影像数据为基础,采用遥感数字图像处理软件ERDASIMAGINE进行了研究区域的提取,并对提取的感兴趣区进行了几何校正,即图像配准处理,然后进行了融合处理,分别采用了空间增强的分辨率融合算法、改进IHS分辨率融合算法以及小波分辨率融合算法,通过和融合前的影像进行对比,融合后的影像既保留了多光谱影像的丰富的波谱信息,同时具有了全色影像的高空间分辨率的特征,最后对比三种融合算法,得出改进的IHS分辨率融合算法效果最佳。     

基于面向对象的高分遥感影像的冬小麦提取

本文应用高分一号卫星数据,基于eCognition软件平台,采用面向对象方法对廊坊市广阳区2013年11月高分一号影像进行冬小麦信息提取。应用多尺度分割算法通过多次试验确定最优的尺度分割参数,结合影像地物光谱等特征,采用模糊逻辑分类算法,最终实现冬小麦信息高效提取。     

“珠海一号”高光谱数据城市不透水面提取研究

不透水面是评估城市化进程和评价城市环境的重要参考指标，研究城市不透水面的空间覆盖程度对城市生态环境保护、宜居城市建设具有重要意义。本文以“珠海一号”高光谱影像为数据源、珠海市陆域为研究区域，选取支持向量机和随机森林机器学习算法，结合光谱特征，实现城市不透水面信息提取。结果表明：使用“珠海一号”高光谱数据提取不透水面可行性较强，且支持向量机算法更适用于“珠海一号”不透水面提取，总体精度和Kappa系数分别达到92.4%、0.78；基于“珠海一号”高光谱数据进行城市不透水面提取，可为城市规划建设、分析城市土地扩张、评估城市灾害风险提供可靠理论依据和数据支撑。     

“高分二号”卫星在西藏矿山遥感监测中的应用研究

西藏自治区海拔高、地形起伏大,利用优于1m分辨率卫星影像监测当地的矿业开发活动存在较多难点。文章以墨竹工卡重点矿集区为例,通过影像的正射校正、融合镶嵌、几何校正、信息提取等处理工作,完成了基于"高分二号"(GF-2)卫星影像的1∶1万比例尺矿山遥感监测工作。通过与国际多元多尺度卫星影像的对比研究,GF-2卫星影像对于开采硐口的识别、开采面及开发占地性质的确定、水体污染现象的识别等矿山开发信息提取的准确率有了明显提高,完全能够满足1∶1万尺度矿山遥感监测技术要求,在替代国际同等分辨率商业卫星数据的同时,亦可节省大量的野外验证工作,具有显著的社会经济效益。     

一种在轨卫星光学遥感舰船检测算法

为了解决资源有限的在轨处理环境对光学遥感舰船检测网络速度和精度的影响,提出了应用倒置残差结构的舰船检测算法。采用端到端网络作为基础模型,裁剪网络的层数和3/4通道数,构建2层卷积倒置残差模块,使用可分离卷积和1×1卷积对普通卷积层进行替换,只保留1个检测分支,使用金字塔检测方式实现多尺度目标检测网络。基于高分一号卫星数据集的试验结果表明:相较于当前的主流网络,算法模型在平均精度(AP)相差不大的情况下检测速度有很大提升。和YOLOv3相比,检测速度提升了72%,参数量减少了99.5%;和YOLOv2相比,检测速度和AP分别提升了58%和0.9。文章提出的算法可为计算资源极其有限的卫星在轨舰船检测实现提供有效的理论技术支撑。     

“资源一号”02C卫星PMS数据融合方法比较研究

遥感影像融合方法可以分为空间域、分量替换、多尺度分析三类。文章从空间域方法中选择Brovey比值法和高通调制滤波法,从分量替换方法中选择色彩变换法,从多尺度分析方法中选择梯度金字塔法,使用这四种常用的融合方法对"资源一号"02C卫星全色/多光谱相机(panchromatic and multispectral sensor,PMS)数据进行了融合处理试验,并从主观评价和定量分析两个方面对融合效果进行了综合评价。结果表明:与PMS数据中的全色高分辨率影像相比,四种方法均可以增加融合后影像的光谱信息;与PMS数据中的多光谱低分辨率影像相比,四种方法均可以增加融合后影像中的空间细节信息。其中,梯度金字塔法在亮度信息、信息量和清晰度方面明显优于其它三种方法,但是较多地丢失了PMS数据中多光谱图像的光谱信息,光谱保持能力较差。色彩变换法可以很好地保持PMS数据多光谱影像的光谱信息,光谱扭曲度较小,但是亮度信息和清晰度表现能力一般。     

高光谱遥感数据特征挖掘技术研究进展

从目标空间尺度和传感器空间分辨率的相对大小,把高光谱遥感图像目标检测、识别与分类中的特征挖掘问题划分为多像元、单像元和亚像元3个层次,因而更具自然特性也更适合特征挖掘和目标分类与识别技术的分析。把高光谱遥感图像特征挖掘方法归纳为以保留波段物理意义为主要目的的特征选择、以综合利用所有观测数据信息为主要特色的特征提取,和考虑亚像元多目标混合信息的特征混合3大类。重点且简明地从高光谱遥感数据光谱曲线与光谱特征、特征提取、特征选择以及特征混合分析几个方面综述高光谱遥感数据/图像的特征挖掘技术的研究进展并通过热点问题展望其未来的发展趋势。     

基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。     

基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测

随着遥感影像数据规模的快速扩张,如何高效准确地识别遥感影像中的典型目标成为当前的研究热点。为解决传统遥感影像目标检测方法准确率低的问题,用基于深度卷积神经网络进行遥感影像目标检测,在遥感影像数据集上用基于Faster-RCNN的神经网络模型对VGG16卷积网络进行训练,对输入的遥感影像通过区域推荐网络标注出待检目标的包围框和置信度,实现对遥感影像的目标检测。以飞机和油罐为例,在TensorFlow深度学习框架下实现了数据预处理、网络训练、目标检测等功能,并在当前测试数据集上取得了较高的检测准确率和置信度。该研究成果可应用于遥感影像解译和处理等相关领域。     

基于条件生成对抗模型的遥感卫星影像重建技术研究

为了快速侦察未知区域的地貌信息，遥感卫星可对特定区域进行扫描以获取遥感卫星影像。当卫星经过国外未知区域时，部分卫星无法针对某特定区域进行长时间的驻留扫描，本文提出一种基于条件生成对抗网络模型（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN）进行网络训练，前期将某方法获取的区域轮廓地形信息作为CGAN网络的生成网络和鉴别网络中的条件约束信息，通过网络生成器与判别器在训练过程中互相博弈产生特定的输出集，有效地实现由单张电子轮廓图像到对应卫星遥感图像的端到端的非线性映射。本文通过原真实卫星遥感图像与生成卫星遥感图像进行四种对比误差计算，平均误差、均方误差与结构相似度均高于99%，峰值信噪比高于30 dB，生成的图像与原图像之间具备高相似度，实现了在获取坐标定位轮廓信息的先验条件下，对特定区域进行遥感卫星影像内容重建技术。     

FY-4 Meteorological Satellite

FY-4 is the second generation of Chinese geostationary satellite for quantitative remote sensing meteorological application. The detection efficiency, spectral bands, spatial and time resolution have been greatly improved with respect to those of first generation, as well as the radiometric calibration and sensitivity. The combination of multichannel detection and vertical sounding was first realized on FY-4, because both the Advanced Geostationary Radiation Imager(AGRI) and Geostationary Interferometric Infrared Sounder(GIIRS) are on the same spacecraft. The main performance of the payloads including AGRI, GIIRS and Lightning Mapping Imager, and the spacecraft bus are presented, the performance being equivalent to the level of the third generation meteorological satellites in Europe and USA. The acquiring methods of remote sensing data including multichannel and high precision quantitative observing, imaging collection of the ground and cloud, vertical observation of atmospheric temperature and moisture, lightning imaging observation and space environment detection are shown. Several innovative technologies including high accuracy rotation angle detection and scanning control, high precision calibration, micro vibration suppression, unified reference of platform and payload and on-orbit measurement, real-time image navigation and registration on-orbit were applied in FY-4.     

星上遥感影像在轨处理进展研究

从星地数传、高时敏任务等对星上遥感影像在轨处理的需求出发,本文对美国、欧洲以及国内主要的星上遥感影像在轨处理进展进行了研究;以此为基础,结合星上遥感影像在轨处理框架与深度学习等智能处理技术,分析了高性能星上智能处理平台构建、基于深度学习的遥感影像在轨智能处理、多源遥感影像数据在轨融合处理、星地协同数据处理及在轨更新等星上遥感影像在轨处理关键技术;最后,对星上遥感影像在轨处理未来发展趋势进行了总结,为进一步提升遥感卫星在轨应用效能提供参考。     

“资源三号”卫星图像影像特征匹配方法研究

随着中国遥感卫星的迅速发展,要求影像几何质量评价方法可以在待评图像和参考图像间提取出精确且分布均匀的控制点信息。文章提出一种基于多源、高精度遥感图像的特征点匹配方法。该方法首先用加速稳健特征（Speeded Up Robust Features,Surf）算法对＂资源三号＂卫星图像和参考图像进行粗匹配以建立两幅图像间的整体几何关系,通过对相同区域进行wallis滤波增强图像纹理信息,然后用Surf算法进行特征点的提取和匹配,最后利用对极几何约束剔除误匹配点。试验结果表明,该方法可以全自动、快速和精确的提取影像控制点。     

星载云检测算法的FPGA实现

对于光学遥感卫星而言,云的存在遮挡了地物,对卫星图像数据获取的质量造成了很大影响。对云进行实时有效的检测,可以把云图识别并分离出来,根据卫星的不同需求进行分类处理。一方面,为了减轻卫星数据传输通道的压力,云图可以不对地面传输;另一方面可以对云图进行高倍数压缩,由此节省出来的数据量可以给非云图像提供更高的压缩质量。提出的一种云检测FPGA实现方法,检测效果良好,厚云检测率达到97%,目前已成功应用于多颗卫星。     

卫星多源遥感图像融合研究

卫星多源遥感图像融合技术可以综合利用多源信息,从而获得对同一目标更全面、更清晰、更准确的认识。文中简介卫星多源遥感图像融合系统所包含的三个过程,即预处理、图像融合、综合评价及应用;详细分析像素层、特征层和决策层三个不同融合层次的融合原理和方法;归纳融合效果的主客观评价标准和熵、平均梯度等六种评价指标;最后从空间配准模型、建立统一的数学融合模型、关联的二义性、数据融合方法与融合系统实施存在的问题、有效的评价准则等方面讨论了卫星多源遥感图像融合目前存在的问题,并对今后的发展趋势作出展望。     

太空非合作遥感卫星三维重建点云的平面滤波方法

受太空环境光照条件弱、卫星高速运动、卫星表面纹理匮乏等因素的影响,太空非合作遥感卫星的三维重建点云中往往会存在大量噪声,给太空非合作目标的准确探测带来了非常不利的影响。文章以非合作遥感卫星的形状特征作为先验知识,提出一种三维重建点云的平面滤波方法。针对点云噪声的不同特点,首先利用统计分析滤波方法消除离群离散点噪声;其次,利用改进的区域生长聚类方法,分割出点云模型中的平面结构与离群点簇噪声;然后,分别用RANSAC算法和最小二乘法对平面结构进行滤波,并将平面结构附近的噪声点垂直投影至平面内,去除模型表面噪声。实验结果表明,该优化方法可以有效去除非合作遥感卫星三维重建点云中的大部分噪声,得到卫星平面结构的光滑点云数据。     

改进暗通道遥感影像去雾方法及效果分析

遥感影像的预处理工作是遥感数据应用的基础。去除云雾是影像预处理工作的重要组成部分。针对遥感影像雾霾浓度分布不均匀的问题,提出一种改进的暗通道遥感影像去雾方法。以"高分一号"(GF-1)卫星为例,根据影像灰度图中的灰度值对影像雾霾浓度区域进行划分,对每个区域中暗原色值的获取方式进行改进,使用导向滤波优化大气传输率,以归一化植被指数(NDVI)为基础,设计用于评价影像去雾质量的定量指标。结果表明:所提出的方法能明显去除雾霾干扰,有效改善卫星影像数据的视觉效果,增强影像细节。该方法去雾处理后的遥感数据能应用于定量遥感,提高遥感影像的可用性及有效性。